<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8"/>
    <title></title>
    <link rel="Stylesheet" href="../css/analysis.css" />
    <script type="text/javascript">
        function init() {
            if (window.location.hash) {
                var parentDiv, nodes, i, helpInfo, helpId, helpInfoArr, helpEnvFilter, envContent, hideEnvClass, hideNodes;
                helpInfo = window.location.hash.substring(1);
                    if(helpInfo.indexOf("-")) {
                        helpInfoArr = helpInfo.split("-");
                        helpId = helpInfoArr[0];
                        helpEnvFilter = helpInfoArr[1];
                    }
                    else {
                        helpId = helpInfo;
                    }
                parentDiv = document.getElementById("topics");
                nodes = parentDiv.children;
                    hideEnvClass = (helpEnvFilter === "OnlineOnly"? "PortalOnly": "OnlineOnly");
                    if(document.getElementsByClassName) {
                        hideNodes = document.getElementsByClassName(hideEnvClass);
                    }
                    else {
                        hideNodes = document.querySelectorAll(hideEnvClass);
                    }
                for(i=0; i < nodes.length; i++) {
                    if(nodes[i].id !== helpId) {
                        nodes[i].style.display ="none";
                    }
                    }
                    for(i=0; i < hideNodes.length; i++) {
                        hideNodes[i].style.display ="none";
                    }
                }
            }
    </script>
</head>
<body onload="init()">
<div id="topics">
    <div id="toolDescription" class="smallsize">
        <h2>ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)</h2><p/>
        <h2><img src="../images/GUID-EE76A33E-0B8F-48EE-94F8-782FAD241D72-web.png" alt="ディープ ラーニングを使用したオブジェクトの検出 (Detect Objects Using Deep Learning)"></h2>
        <hr/>
    <p>このツールは、入力ラスターに対してトレーニング済みのディープ ラーニング モデルを実行し、検出したオブジェクトを含むフィーチャクラスを作成します。フィーチャには、検出されたオブジェクトの周囲の境界四角形やポリゴン、またはオブジェクトの中心のポイントを指定できます。
    </p>
    <p> <b>[現在のマップ範囲を使用]</b> がオンの場合、現在のマップ範囲内に表示されるラスターの領域だけが解析されます。オフの場合、ラスター全体が、現在のマップ範囲内になくても解析されます。
    </p>
    </div>
    <!--Parameter divs for each param-->
    <div id="inputRaster">
        <div><h2>オブジェクトの検出に使用される画像の選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>オブジェクトの検出に使用される入力画像。
            </p> 
        </div>
    </div>
    <div id="model">
        <div><h2>オブジェクトの検出に使用されるディープ ラーニング モデルの選択</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>入力ディープ ラーニング パッケージ (* <code>.dlpk</code>) アイテム。
            </p>
            <p>ディープ ラーニング パッケージは、Esri モデル定義 JSON ファイル (* <code>.emd</code>)、ディープ ラーニング バイナリ モデル ファイル、および使用されるオプションの Python ラスター関数から構成されます。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="modelArguments">
        <div><h2>ディープ ラーニング モデルの引数の指定</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>関数の引数は、入力モデルによって参照される Python ラスター関数クラスで定義されます。ここでは、実験や調整のための追加のディープ ラーニング パラメーターおよび引数 (感度を調整するための信頼性の閾値など) をリストします。
            </p>
            <p>引数の名前は、ツールがラスター解析サーバー上で Python モジュールを読み取ることによって入力されます。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="runNMS">
        <div><h2>出力からの重複フィーチャの削除 (オプション)</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>Non-Maximum Suppression を実行します。重複オブジェクトが識別され、信頼値の低い重複フィーチャが削除されます。
                <ul>
                    <li>オフ - 検出されたすべてのオブジェクトが出力フィーチャクラス内に含められます。これがデフォルトです。
                        

                    </li>
                    <li>オン - 検出された重複オブジェクトが削除されます。
                        

                    </li>
                </ul>
                
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="confidenceScoreField">
        <div><h2>信頼度スコア フィールド</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>オブジェクト検出方法の出力として信頼度スコアを含むフィーチャ サービス内のフィールド。
            </p>
            <p>このパラメーターは、 <b>[Non Maximum Suppression]</b> パラメーターをオンにした場合に必要です。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="classValueField">
        <div><h2>クラス値フィールド</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>出力フィーチャ サービス内のクラス値フィールド。指定しない場合、ツールは標準クラス値フィールドの  <i>Classvalue</i> と <i>Value</i> を使用します。これらのフィールドが存在しない場合、すべてのフィーチャが同じオブジェクト クラスとして扱われます。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="maxOverlapRatio">
        <div><h2>最大オーバーラップ率</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p>2 つの重複したフィーチャの最大オーバーラップ率。ユニオン領域に対する交差領域の比率として定義されます。デフォルトは 0 です。
            </p>
        </div>
    </div>
    <div id="outputObjects">
        <div><h2>結果レイヤー名</h2></div>
        <hr/>
        <div>
            <p> <b>[マイ コンテンツ]</b> で作成され、マップに追加されるレイヤーの名前。デフォルトの名前は、ツール名と入力レイヤー名に基づいて設定されます。レイヤーがすでに存在する場合は、別の名前を指定するよう求められます。
            </p>
            <p> <b>[出力の保存場所]</b> ドロップダウン ボックスを使用して、結果を保存する <b>[マイ コンテンツ]</b> 内のフォルダーの名前を指定できます。
            </p>
        </div>
    </div>
</div>
</html>
